머신러닝 모델을 구축하고, 테스트를 진행하려면 크고 다양한 종류의 데이터가 필요하다. 그러나 대부분의 데이터셋은 개인 정보 문제로 사용이 제한적이라 광범위하게 사용할 수 없다. 이 책에서는 실제 데이터로 새로운 데이터를 만드는 실용적인 합성 데이터 기술을 소개한다. 합성 데이터는 이차 분석에 용이하여 데이터 연구, 고객 행동의 이해, 신제품 개발 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다.
이 책은 실제 데이터를 합성해 다양한 산업에서 사용할 수 있는 방법을 제공하며, 개인 정보 문제를 해결하는 방법을 다룬다. 또한 실제 데이터셋에서 합성 데이터를 생성하기 위한 원칙과 단계를 배운다. 더 나아가 합성 데이터가 제품이나 솔루션 개발에 드는 시간을 어떻게 단축할 수 있는지를 학습한다.
● 다변량 정규 분포를 사용해 합성 데이터 생성하기 ● 다양한 적합도 메트릭을 분포 적합하기 ● 원본 데이터의 구조를 복제하기 ● 관계가 복잡한 데이터를 모델링하기 ● 데이터 효용성을 평가하는 방식과 측정 기준 정하기 ● 실제 데이터를 분석해 합성 데이터를 복제하기 ● 합성 데이터의 개인 정보와 신원 노출을 평가하기
목차
CHAPTER 1 합성 데이터 생성 소개
1.1 합성 데이터 정의
1.2 합성 데이터의 이점
1.3 합성 데이터의 활용 사례
1.4 요약
CHAPTER 2 데이터 합성
2.1 합성 시기
2.2 식별화 가능성 스펙트럼
2.3 데이터 접근 활성화를 위한 PET 선택의 절충
2.4 데이터 합성 프로젝트
2.5 데이터 합성 파이프라인
2.6 합성 프로그램 관리
2.7 요약
CHAPTER 3 시작: 분포 적합
3.1 데이터 프레임
3.2 데이터 분포 유형
3.3 실제 데이터에 분포 적합시키기
3.4 분포로부터 합성 데이터 생성
3.5 요약
CHAPTER 4 합성 데이터의 효용성 평가
4.1 합성 데이터 효용성 프레임워크: 분석 복제
4.2 합성 데이터의 효용성 프레임워크: 효용성 메트릭
4.3 요약
CHAPTER 5 데이터 합성 방법
5.1 합성 데이터 생성 이론
5.2 실제 합성 데이터 생성
5.3 하이브리드 합성 데이터
5.4 머신러닝 방법
5.5 딥러닝 방법
5.6 시퀀스 합성
5.7 요약
CHAPTER 6 합성 데이터의 신원 식별
6.1 노출 유형
6.2 개인 정보 보호법이 합성 데이터의 생성과 사용에 미치는 영향
6.3 요약
CHAPTER 7 실제 데이터 합성
7.1 데이터 복잡성 관리
7.2 데이터 합성 구성
7.3 결론
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